㈠ python使用数据库
增加一条数据
importpymysql
#返回Connection对象
#host="localhost"
con=pymysql.connect(host="192.168.31.28",
port=3306,user="atguigu",
password="atguigu",
db="atguigudb",
charset="utf8")
#返回cursor对象
cursor=con.cursor()
#SQL语言-SQL语句
sql="insertintostudents(name)value('李四')"
#插入数据
cursor.execute(sql)
#提交数据,没有提交就没有数据
con.commit()
#关闭释放资源
cursor.close()
#关闭资源
con.close()
修改数据
importpymysql
#修改任意一条数据
#返回Connection对象
conn=pymysql.connect(
host="192.168.31.28",
db="atguigudb",
port=3306,
user="atguigu",
password="atguigu",
charset="utf8"
)
cursor=conn.cursor()
sql="updatestudentssetname='郭靖'whereid=1"
count=cursor.execute(sql)
print("count=",count)
#提交正常数据物理上修改了
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
删除数据
importpymysql
#修改任意一条数据
#返回Connection对象
conn=pymysql.connect(
host="192.168.31.28",
db="atguigudb",
port=3306,
user="atguigu",
password="atguigu",
charset="utf8"
)
cursor=conn.cursor()
sql="deletefromstudentswhereid=20"
count=cursor.execute(sql)
print("count=",count)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
查询一条数据
importpymysql
try:
conn=pymysql.connect(
host='192.168.31.28',
port=3306,
db='atguigudb',
user='atguigu',
passwd='atguigu',
charset='utf8'
)
cursor=conn.cursor()
cursor.execute('select*fromstudentswhereid=3')
#返回满足这个条件的这个数据,如果有多条返回第一条,并且封装元组中
result=cursor.fetchone()
print(result)
foriinresult:
print(i)
cursor.close()
conn.close()
exceptExceptionase:
print(e.message)
查询多条数据
importpymysql
try:
conn=pymysql.connect(
host='192.168.31.28',
port=3306,
db='atguigudb',
user='atguigu',
passwd='atguigu',
charset='utf8'
)
cursor=conn.cursor()
cursor.execute('select*fromstudents')
#返回元组,如果多条数据,元组里面嵌套元组
result=cursor.fetchall()
print(result)
foriinresult:
print(i)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
exceptExceptionase:
print(e.message)
读取mysql数据，填写数据到excel
frompyexcel_xlsimportsave_data
frompyexcel_xlsimportget_data
importmysql.connector
#和数据库建立连接
cnx=mysql.connector.connect(user='root',password='',
host='127.0.0.1',
database='test')
#查询语句
sql="selectmy_name,my_valuefromtbl_members"
#执行查询
cursor.execute(sql)
#获得查询结果
result=cursor.fetchall()
cursor.close()
cnx.close()
#打开预定义表头文件
xls_header=get_data("d:/xh.xls")
#获得表头数据
xh=xls_header.pop("Sheet1")
#拼接整表数据
xd=OrderedDict()
xd.update({"Sheet1":xh+result})
#保存到另一个文件中
save_data("d:/xd.xls",xd)
㈡ python和数据库比哪个处理数据块
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。
Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效
(Python的数据挖掘包Orange canve
中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会
使R的速度和程序的长度都有显着性提升。
㈢ python把爬到的数据放到数据库
去装一个 pymsql包
然后
import pymysql #导入pymsql模块 #链接数据库，注意port是int型，不是str，所以不要用引号conn = pymysql.connect( user='root', password='root', host='127.0.0.1', port=3306, database='test_demo', use_unicode=True, charset="utf8" )#获取游标cursor = conn.cursor()#插入数据，注意看有变量的时候格式cursor.execute("INSERT INTO tieba_user(`uuid`,`user_name`,`user_rank`,`user_level`,`level_status`,`tieba_name`) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s)", (user_id, user_name, user_rank, user_level, level_statu, tieba_name))#提交conn.commit()#关闭连接cursor.close()
类似这样
㈣ python如何访问数据库
1.背景：
python提供了很多数据库接口， 常用的数据库有 MS SQL Server /mysql /oracle 等。
打开链接 https://wiki.python.org/moin/DatabaseInterfaces
是python 关于数据库接口的一个总结 ， 可以看到python支持的访问的数据库系统。
2.模块：
python 主要是通过模块和数据库连接的。
2.1 安装模块：
如果使用anconda，本身就会集合很多模块，不需要手动安装。如果用pycharm就要手动安装模块。
安装模块流程：
下载模块扩展包放到路径下——>cmd找到相应路径——> pip install +扩展包名字
下面列举一些常用连接数据库的模块：pymssql / sqlite3/ PyMySQL/pyodbc/odbc/adodbapi
不同模块连接的数据库不同， 支持的版本系统有的也不一样。但是大体用法都是相近的， 因为有DB-API
相关推荐：《Python教程》
3.Python DB-API
3.1背景：
在没有DB-API 之前， 不同数据库有不同的数据库接口程序， 这就导致python 访问 database 的接口程序非常混乱。如果我们学习了python 访问 mysql 的接口程序， 然后要切换到另一个数据库上， 我们还要在学习另外一个数据库的接口程序。python DB-API就是为了解决接口程序混乱而生成的。有了DB-API, 在不同数据库上移植代码就变得简单的多了。
3.2Python DB-API：
Python 定义了一套操作数据库的 DB-API 接口，它是一个规范，定义了一系列必须的对象和数据库存取方式，以便为不同的底层数据库系统提供一致的访问接口
这个链接就是python 官方给定的 DB-API 的说明 https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/
3.3 Python DB--API的内容：
连接对象：
?Connect()创建连接:host/server /user/password/db connect方法生成一个connect对象, 我们通过这个对象来访问数据库。符合标准的模块都会实现connect方法。
?close():关闭连接
?commit():提交当前事务。做出某些更改后确保已经进行了提交，这样才可以将这些修改真正地保存到database中
?rollback() 回滚上一次调用 commit（）以来对数据库所做的更改
?cursor():创建游标。系统为用户开通的一个数据缓冲区，用于存放SQL语句执行结果。cursor游标是有状态的，它可以记录当前已经取到结果的第几个记录了，因此，一般你只可以遍历结果集一次。在上面的情况下，如果执行fetchone()会返回为空。这一点在测试时需要注意
游标对象：
?Execute()执行一个数据库查询或命令。 execute 执行sql 语句之后运行的结果不会直接output 出来 ， 而是放到了一个缓存区， 要用 fetch语句+print 可以查询sql运行的结果
?fetchone ()得到结果集的下一行
?fetchmany(size)得到结果集的下几行
?fetchall()返回结果集中剩下的所有行
?rowcount 返回影响的行数
?Close()关闭游标对象
3.4Python DB--API的工作原理及流程：
如图所示如果把python 和数据库比作两个不同的地点， connection 就是路， 能连接python和database。cursor就像在路上行驶的小货车， 可以用于执行sql 语句， 以及存储sql 运行的结果。
流程：
4.MS SQL Server 示例：
4.1 导入模块、创建连接：
4.2 创建游标： 游标创建之后就可以对数据库进行查询更改了！
4.3对数据进行操作（创建表、插入行、更新数据、增加列、删除行、列、表）：
4.4 查询 获取行：
5.其他：
使用游标的时候要注意， 每次连接只能有一个游标查询处于活跃状态。 code演示：
execute()循环和 executemany() 插入100000 条数据测速：
㈤ Python学哪个数据库
数据库得根据业务需要来选择。
关系型数据库RDB:MySQL,Oracle,DB2,PGSQL等
非关系型数据库NoSQL:Redis,Cassandra,Mongodb等
还有最近比较新的NewSQL
㈥ Python中主要使用哪些数据库
Python中常用的数据库有很多,需要根据不同的业务和应用场景来选择合适的数据库,才能使程序更高效.
一般常用的主要有 MySQL, Redis, MangoDB 等数据库
学习这些数据库，可以看黑马程序员视频库的学习视频，有代码、有资料，有PPT，不了解还可以问老师！
㈦ 一般python用什么数据库比较好
尽量不要用Sybase，很难用。（不依赖Sybase的略过本答案即可）
* Python-sybase项目几乎无更新。
* Bug多多。
* 暂时没找到其他项目代替。
其实很多数据库python都可以链接使用的，看你自己擅长使用什么数据库了，如果对数据库什么的不是很了解的话就用mongodb吧，配合pymongo很好使用的，当然其他的数据库如mysql postgressql 等等都无压力的。
㈧ python连接数据库有什么作用
囧！连数据库肯定是需要对数据库进行增删改查啊。
㈨ python使用哪种数据库
MySQL
是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。
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应用环境
与其他的大型数据库例如 Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL 自有它的不足之处，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于 MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。
MongoDB
是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
特点
它的特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。主要功能特性有：
*面向集合存储，易存储对象类型的数据。
mongodb集群参考
*模式自由。
*支持动态查询。
*支持完全索引，包含内部对象。
*支持查询。
*支持复制和故障恢复。
*使用高效的二进制数据存储，包括大型对象（如视频等）。
*自动处理碎片，以支持云计算层次的扩展性。
*支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP，C#等多种语言。
*文件存储格式为BSON（一种JSON的扩展）。
*可通过网络访问。
㈩ 在python中怎么引入数据库
数据库版本：MySQL
Python版本：3.5
之前用想用MySQLdb来着，后来发现py3.5版本不支持，现选择pymysql
现在想将数据库adidas中的表jd_comment读取至python中的DataFrame，方便数据分析处理
import pymysql
import pandas as pd
import numpy as np
try:
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='adidas', charset='UTF8')
cur = conn.cursor()
cur.execute('select * from jd_comment')
rows = cur.fetchall() #获取元组列表
cur.close()
conn.close()
except pymysql.Error as e:
print('Mysql Error %d: %s' %(e.args[0], e.args[1]))
cols = list(zip(*cur.description)) #可以看到列名(由元组构成)
#将数据库中的数据保存为DataFrame(数据必须是字典或者数组，列表也必须是list或者数组)
adidas = pd.DataFrame(np.array(rows), columns=list(cols[0]))